[發明專利]一種基于縮小SOC可行域的隨機動態規劃能量管理策略優化方法

有效

• 申請號: 201910805940.0
• 申請日: 2019-08-29
• 公開（公告）號: CN110435634B
• 公開（公告）日: 2020-09-25
• 發明（設計）人: 許楠;孔巖;初亮;趙迪;楊志華;鞠昊;睢巖
• 申請（專利權）人: 吉林大學
• 主分類號: B60W20/15
• 分類號: B60W20/15;G06Q10/04
• 代理公司: 北京遠大卓悅知識產權代理事務所(普通合伙) 11369
• 代理人: 許小東

本發明公開了一種基于縮小SOC可行域的隨機動態規劃能量管理策略優化方法，包括如下步驟：步驟一、基于動態規劃算法，得到多種工況下的第一SOC最優軌跡；以及在有限時域下，基于隨機動態規劃算法，得到多種工況下的第二SOC最優軌跡；分別計算多種工況下第一SOC最優軌跡和第二SOC最優軌跡上的同一時刻對應的狀態點的距離差值；步驟二、基于動態規劃算法，得到多種工況下表征全局最優燃油經濟性的SOC最優軌跡域；步驟三、分別計算多種工況下的SOC最優軌跡域的寬度值，并根據寬度值、距離差值及第一SOC最優軌跡，得到SOC可行域。本發明提供的基于縮小SOC可行域的隨機動態規劃能量管理策略優化方法，能夠減少算法運行過程中所需搜索狀態點數量，提高計算效率。

技術領域

本發明屬于車輛能量管理技術領域，特別涉及一種基于縮小SOC可行域的隨機動態規劃能量管理策略優化方法。

背景技術

面對全球范圍日益嚴峻的能源形勢和環保壓力，發展新能源汽車已成為社會可持續發展的重要戰略及市場新的增長點。油電型混合動力汽車作為新能源車的一種，其技術相對成熟，且市場發展前景良好，成為傳統車向新能源汽車過渡的最好方式。作為新型的多能源交通工具，混合動力汽車(hybrid electric vehicle,HEV)性能與其能量管理控制策略密切相關。如何根據預測路況、汽車功率需求、電池荷電狀態(stage of charge,SOC)等信息來確定車輛應處的工作模式以盡可能地減少等效燃油消耗量，成為解決能量管理控制策略的關鍵。目前，基于動態規劃(dynamicprogramming,DP)算法的能量管理控制策略可以得到理論上全局最優的燃油經濟性，作為衡量其它控制策略節能效果的標準。由于動態規劃控制策略的實現需要依靠已知的駕駛工況信息，且算法計算負荷大，無法實現實時控制，因而開發基于隨機動態規劃算法的能量管理控制策略。

基于隨機動態規劃(stochastic dynamic programming,SDP)的能量管理方法利用現有的標準工況或者車輛歷史行駛數據作為隨機模型的樣本，建立工況的統計模型；基于動態規劃算法解決以該統計模型表示的能量管理問題。該方法沿用動態規劃多階段全局尋優思想，引入未來工況變化的統計特性，得到的最優策略是一種平均意義上期望成本最小的策略。隨機動態規劃方法雖然解決了動態規劃需要提前已知車輛全局工況信息的問題，但無論是有限時域SDP還是無限時域SDP控制策略，其實際應用往往受限于算法的計算效率。因此，如何有效減少SDP算法的計算負荷以提高其計算效率成為相關領域的研究熱點。SDP控制策略的求解過程可以解釋為一種針對具有離散狀態量、離散控制量的多階段代價尋優過程，隨著狀態量離散精度的增加，算法的計算時間呈指數倍增加。由此可見，狀態變量的數量是影響算法計算效率的關鍵因素，因而，如何減少算法運行過程中所需搜索狀態數量是需要解決的關鍵問題。

發明內容

本發明的目的之一是提供一種在有限時域下基于縮小SOC可行域的隨機動態規劃能量管理策略優化方法，依據不同工況下的SOC最優軌跡域，縮小SOC可行域，以快速實現在有限時域下的SDP控制策略的在線應用，提高整車燃油經濟性。

本發明的目的之二是提供一種在無限時域下基于縮小SOC可行域的隨機動態規劃能量管理策略優化方法，以DP控制策略得到的SOC最優軌跡為基準，根據不同工況下DP控制策略與SDP控制策略的SOC最優軌跡的距離差，縮小SOC可行域，以快速實現在無限時域下的SDP控制策略的在線應用，提高整車燃油經濟性。

本發明提供的技術方案為：

一種基于縮小SOC可行域的隨機動態規劃能量管理策略優化方法，包括如下步驟：

步驟一、基于動態規劃算法，分別得到多種工況下的第一SOC最優軌跡和多種工況下表征全局最優燃油經濟性的SOC最優軌跡域；以及在有限時域下，基于隨機動態規劃算法，得到多種工況下的第二SOC最優軌跡；